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龙图腾网获悉江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心)申请的专利一种极端天气的电力负荷预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121749157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610237467.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种极端天气的电力负荷预测方法及系统是由阙志萍;陈慕妍;王嘉琦;胡建林设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端天气的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种极端天气的电力负荷预测方法及系统，通过获取历史数据，根据历史数据，确定极端天气下的基础负荷；构建总负荷分解模型，根据总负荷分解模型，剥离总负荷中的基础负荷与随机负荷初步估计，并通过多元回归拟合，得到气象负荷中值；根据气象负荷中值，通过改进灰色关联分析筛选核心气象因子，结合逐步回归筛选、极值适配修正，得到精准气象负荷；根据精准气象负荷，构建综合预测因子集；将综合预测因子集的各预测因子输入训练好的改进BP神经网络模型中，输出极端天气下电力负荷预测值，有效提升气象负荷分离精度与极端天气负荷预测精度。

本发明授权一种极端天气的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种极端天气的电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史数据，所述历史数据至少包括日小时电力总负荷数据、气象因子数据、极端天气等级数据以及电网应急调度记录数据； 根据所述历史数据，确定极端天气下的基础负荷； 构建总负荷分解模型，根据所述总负荷分解模型，剥离总负荷中的所述基础负荷与随机负荷初步估计，并通过多元回归拟合，得到气象负荷中值，具体包括： 构建总负荷分解模型，将所述总负荷分解模型进行形变，得到气象负荷粗值计算模型； 根据所述气象负荷粗值计算模型，采用小波降噪提取随机负荷，并根据随机负荷，计算气象负荷粗值； 根据气象因子二次项和交互项，构建多元回归模型，并拟合所述气象负荷粗值，得到气象负荷中值； 根据所述气象负荷中值，通过改进灰色关联分析筛选核心气象因子，结合逐步回归筛选、极值适配修正，得到精准气象负荷，具体包括： 根据所述极端天气等级数据，确定极端天气等级权重系数； 引入极端天气等级权重系数，以气象负荷中值为参考序列，气象因子为比较序列，进行改进灰色关联度计算； 判断改进灰色关联度计算结果是否大于第二阈值； 若是，则判定为对应的气象因子为核心气象因子； 以核心气象因子为自变量，气象负荷中值为因变量，通过逐步回归引入因子和剔除因子，构建最优回归模型，并根据最优回归模型，确定气象负荷精修正值； 基于历史极端天气气象负荷极值数据，设定极值约束条件，对气象负荷精修正值进行阈值校验，采用指数平滑法修正超出阈值的极值，得到精准气象负荷； 根据所述精准气象负荷，构建综合预测因子集； 将所述综合预测因子集的各预测因子输入训练好的改进BP神经网络模型中，输出极端天气下电力负荷预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新区艾溪湖二路323号十楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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